Python-Übungsdatenanalyse 100 Schläge Ich hatte es mit Datumsdaten über Pandas zu tun. Ich habe pandas.to_datetime () verwendet, um das Datum der Zeichenfolge in die Datumsangaben zu konvertieren, aber ich habe es entsprechend konvertiert, ohne das Format usw. anzuzeigen, und es hat funktioniert. Ich war mir nicht sicher, welches Format funktionieren würde, also habe ich es überprüft.
>>> import pandas as pd
>>> from datetime import datetime
#Muster durch Bindestriche getrennt
>>> pd.to_datetime("2019-12-31")
Timestamp('2019-12-31 00:00:00')
# datetime.today()OK
>>> pd.to_datetime(datetime.today())
Timestamp('2019-12-31 09:56:05.590997')
#Das Datum ist in Ordnung, auch wenn kein Trennzeichen vorhanden ist
>>> pd.to_datetime("20191231 13:00")
Timestamp('2019-12-31 13:00:00')
>>> pd.to_datetime("20191231")
Timestamp('2019-12-31 00:00:00')
#Wenn es vor 2000 liegt, ist die Reihenfolge von Jahr, Monat und Tag in den letzten beiden Ziffern des Kalenders in Ordnung
>>> pd.to_datetime("83/12/31")
Timestamp('1983-12-31 00:00:00')
#Zukünftige Termine sind natürlich auch in Ordnung
>>> pd.to_datetime("2038/12/31 12:35:56.55457")
Timestamp('2038-12-31 12:35:56.554570')
#Wenn nur die durch Schrägstriche getrennten Daten verwendet werden, werden sie im westlichen Stil als Tage, Monate und Jahre interpretiert.
>>> pd.to_datetime("19/12/31")
Timestamp('2031-12-19 00:00:00')
Wenn Sie das Jahr zweistellig in den Kalender schreiben, werden Sie anscheinend durch Konvertierung an einem unerwarteten Ort gefunden. Davon abgesehen scheint es relativ flexibel zu sein. Wenn Sie das Erstellungsdatum usw. im Dateinamen mit 4 Ziffern in der AD eingeben, ist es später einfacher zu aggregieren. Danach wird auch datetime.today () empfangen, sodass es möglicherweise für die Protokollierung geeignet ist.
Wenn Sie explizit konvertieren möchten, können Sie die Formatoption hinzufügen. Einzelheiten finden Sie im offiziellen Dokument unten. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.to_datetime.html
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